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OpenCode es la alternativa gratuita a Claude Code ✓ 100% código abierto ✓ Modelos gratuitos disponibles ✓ Usa tu suscripción de GitHub Copilot u OpenAI Curso completo →

Miguel Ángel Durán

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angel

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Alex Rivas | IA

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Github acaba de ☠️ al vibe coding Acaba de publicar spec-kit y en pocos días tiene 95k estrellas y 8.3k forks Esto no es un proyecto cualquiera. Es GitHub diciéndote cómo se programa con IA de verdad. El problema con los agentes de IA no es el modelo Es que le mandas una idea en texto y él interpreta lo que quiere Spec-kit resuelve eso con 6 comandos que convierten tu idea en una especificación estructurada antes de escribir una sola línea de código ✅ /speckit.constitution → las reglas del proyecto: calidad, testing, arquitectura ✅ /speckit.specify → describes QUÉ construir, no el stack ✅ /speckit.clarify → el agente pregunta lo que no entiende antes de empezar ✅ /speckit.plan → ahora sí eliges la tecnología ✅ /speckit.tasks → lista de tareas ordenada por dependencias ✅ /speckit.implement → el agente construye El entregable ya no es código generado a lo loco Es una especificación viva que tu IA lee, valida y ejecuta paso a paso Funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y más de 25 agentes La diferencia real es esta Antes: "hazme una app de tareas" y rezas para que el agente no se pierda a mitad Ahora: especificación primero, código después El agente sabe exactamente qué construir, en qué orden y por qué 95k estrellas. 8.3k forks. Publicado por el propio GitHub. Licencia MIT. el repo aquí ⬇️

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arc.

257,784 Aufrufe • vor 1 Monat

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arc.

117,793 Aufrufe • vor 1 Monat

el cofundador de OpenAI publicó en GitHub el GPT-2 completo en 600 líneas de código. sin librerías raras. sin frameworks. Python limpio. lo puedes leer en una tarde. Andrej Karpathy, el tío que dirigió la IA en Tesla y cofundó OpenAI, lleva años haciendo esto: desmontar los LLMs hasta el hueso para que cualquiera pueda entender cómo funcionan de verdad. esto es nanoGPT. ✅ reproduce GPT-2 desde cero ✅ entrena en una GPU o en la nube por menos de $100 ✅ el código es tan limpio que da rabia no haberlo visto antes ✅ 60.4k estrellas, 10.4k forks, MIT vas a flipar con lo poco que hace falta para entrenar un modelo 👇

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PA13L0

137,468 Aufrufe • vor 1 Monat

Alguien construyó el setup más completo de Claude Code y es 100% gratis. 19.7K stars. 1.7K forks. #1 trending en GitHub. Se llama claude-code-best-practice y tiene todo lo que necesitas para pasar de un Claude Code vanilla a un full agentic setup: → 84 tips battle-tested de Boris Cherny (creador de Claude Code), Thariq, Cat Wu y el equipo de Anthropic → Subagents, Slash Commands, Skills, Hooks y MCP servers — con implementaciones reales, no solo teoría → Orchestration workflow: patrón Command → Agent → Skill con un demo funcional de /weather-orchestrator → 8 dev workflows comparados lado a lado (Superpowers, Spec Kit, BMAD, Get Shit Done, OpenSpec, HumanLayer + más) → Agent Teams con tmux y git worktrees para parallel development → Ralph Wiggum loop para tareas autónomas de larga duración → Cross-model workflow (Claude Code + Codex) para QA y revisión de planes → Reports sobre CLAUDE.md, memory, skills en monorepos, LLM degradation, Agent SDK vs CLI Los tips solos ya justifican el clone: "Challenge a Claude — interrógame sobre estos cambios y no hagas un PR hasta que pases mi test" Empieza cada tarea en plan mode, usa Opus para planning y Sonnet para código Mantén CLAUDE.md en menos de 200 líneas, envuelve las reglas de dominio en tags Usa subagents con contexts frescos de 200K en lugar de compacting Agentic search (glob + grep) supera al RAG siempre Si todavía usas Claude Code como si fuera ChatGPT con una terminal, estás dejando un 10x sobre la mesa. 100% Opensource. Un regalo para ti.

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arc.

31,260 Aufrufe • vor 3 Monaten

China (ByteDance) acaba de lanzar un empleado de IA que trabaja 24/7 y es completamente GRATIS. Se llama DeerFlow y no es un chatbot cualquiera. Es un super-agente open-source que se ejecuta directamente en tu computadora. Qué puede hacer realmente?? - Investigar a fondo cualquier tema (busca, resume y organiza información) - Escribir y ejecutar código - Crear presentaciones de diapositivas completas - Generar videos e imágenes - Hacer tareas largas de varios pasos sin que tengas que estar encima - Trabajar con sandboxes aislados (como si tuviera su propio ordenador) Todo de forma local, con memoria a largo plazo y la posibilidad de usar modelos locales o de la nube. Es 100% gratis y de código abierto. Alguien ya lo está probando?

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precis0x

65,440 Aufrufe • vor 3 Tagen

ACABAN DE LIBERAR UN OCR QUE LEE 40+ PÁGINAS DE UN SOLO TIRÓN, SIN PERDER MEMORIA NI VELOCIDAD se llama Unlimited OCR Works y resuelve el problema que tenían todos los modelos de transcripción: cuanto más largo el documento, más memoria consume y más lento se pone - este lo lee todo en una sola pasada hacia adelante la clave es algo que llaman Reference Sliding Window Attention - mantiene una caché de key-value constante durante toda la decodificación, así que no importa si son 5 páginas o 50, el consumo de memoria no se dispara usa un modelo de 3B parámetros pero solo activa 500M durante la inferencia - lee como uno grande y gasta cómputo como uno chico viene con conversión de PDF integrada, batching para procesar carpetas enteras desde el inicio, y un servidor compatible con la API de OpenAI - se enchufa directo a cualquier flujo que ya tengas armado es código abierto, está en GitHub y Hugging Face - la diferencia entre esto y los OCR que veníamos usando no es de grado, es de categoría completa

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silvan

54,959 Aufrufe • vor 1 Monat

Jack Dorsey construyó el agente de IA local más COMPLETO que existe. Luego lo donó a la Linux Foundation para que nadie lo controle. 46.4k estrellas. 518 contribuidores. 137 releases. Actualizado hace unas horas. Se llama Goose y es lo más cerca que he visto de un agente de IA de verdad corriendo en tu máquina. No solo sugiere código. Instala dependencias, ejecuta, edita, testea, depura y despliega. Solo. Sin que le estés mirando. Lo que lo hace diferente a Claude Code o Codex: ✅ App de escritorio nativa + CLI + API - elige cómo usarlo ✅ Funciona con cualquier LLM: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Ollama y 15 más ✅ Usa tus suscripciones existentes - sin pagar más APIs ✅ 70+ extensiones MCP: GitHub, Google Drive, bases de datos, navegador y más ✅ Subagentes paralelos - divide tareas complejas y las ejecuta en paralelo ✅ Recipes: guarda flujos de trabajo como YAML y compártelos con tu equipo ✅ Modo adversario integrado - un revisor que detecta inyecciones de prompt y acciones inseguras ✅ Compatible con Claude Code y Codex como proveedores via ACP ✅ Rust nativo. Mac, Linux y Windows. Apache 2.0. La parte que más me ha flipado: Puedes conectarlo a Claude Code o Codex como subagente. Goose orquesta. Ellos ejecutan. El agente que coordina a otros agentes. el enlace 👇

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PA13L0

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🚨 El CEO de Y Combinator shippeó 100 PRs en 7 días… y acaba de open-sourcear exactamente cómo lo hizo. No es un prompt random. Es gstack. 6 slash commands que convierten Claude Code en un equipo completo: • /plan-ceo-review → visión de producto. • /plan-eng-review → arquitectura + edge cases. • /review → auditoría paranoica. • /qa → abre tu browser real, prueba todo y te da score + screenshots. • /ship → sincroniza, testa y abre PR solo. Ya tiene +5.2k stars en un día. Si usas Claude Code, esto es el cheat code que ponías en GTA San Andreas. REPOOO👇

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Erick

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Google en español

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El ingeniero de Google que lleva 15 años enseñando a toda la web a escribir buen código publicó sus skills para Claude Code. No son prompts genéricos. Son flujos de trabajo reales de producción con pasos, verificaciones y comprobaciones anti-error. 47.4k estrellas. 5.3k forks. MIT. ✅ 23 skills que cubren el ciclo completo de desarrollo ✅ API design, code review, debugging, CI/CD y frontend incluidos ✅ Cada skill tiene pasos, gates de verificación y tablas anti-racionalización ✅ Compatible con Claude Code, Codex, Cursor y OpenCode ✅ Instalación con un comando: npx add-skill ✅ Context engineering skill incluida - la más importante de todas ✅ Duda sistemática integrada: CLAIM - EXTRACT - DOUBT - RECONCILE - STOP ✅ Actualizado hace 3 días. MIT. El tío que inventó los patrones de rendimiento web para Chrome lleva meses usando estos flujos en producción. Los acaba de regalar. aquí lo tienes 👇

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Erick

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💻 Construyó un sistema operativo completo dentro de una pestaña de Chrome... Solo y durante 6 años. Su nombre es Dustin Brett, un ingeniero autodidacta que convirtió su sitio web personal en un sistema de escritorio estilo Windows completamente funcional. No requiere instalación, corre directo en la nube y todo se procesa en tu navegador. En el video daedalos.mp4 puedes ver el nivel de fluidez con el que se despliega la interfaz gráfica, el menú de inicio y el explorador de archivos. . 🚀 Lo que es capaz de hacer este proyecto de código abierto: • Juegos Clásicos Integrados: Puedes ejecutar directamente títulos como DOOM o Quake III Arena desde la pestaña sin pérdida de rendimiento. • Herramientas de Desarrollo: Incluye una terminal de Python funcional y permite editar código en Monaco, el mismísimo motor que potencia a VS Code. • Potencia de IA y Linux: Permite arrancar Linux desde una ISO y ejecutar Stable Diffusion de forma local en el navegador para generar imágenes. • Ingeniería Eficiente: ¿Su costo de hosting? Un solo dólar al mes gracias a la optimización con un CDN de Cloudflare. Link: . Esta es la prueba definitiva de la potencia que tiene la web abierta cuando se exprime el código al máximo nivel. Guarda este post en tus marcadores para no perder el enlace, comparte esta locura técnica o dale una estrella al proyecto si eres desarrollador 🔖

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Nix0n

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Acabo de encontrar la forma más rápida que he visto de montar un negocio de automatización con IA desde cero Alguien llamado Czlonkowski llevaba tiempo usando n8n para construir flujos de automatización El problema: cada vez que pedía ayuda a Claude o a Cursor, la IA cometía errores porque no conocía la documentación exacta de los nodos de n8n Su solución: crear un servidor MCP que conecta directamente tu IA con toda la documentación de n8n El resultado: 16.6k estrellas y 2.8k forks en GitHub en tiempo récord. Lo que hace este repo es simple pero brutal Le da a Claude, Cursor, Windsurf o GitHub Copilot acceso a 1.396 nodos de n8n con su documentación completa, 2.646 configuraciones reales extraídas de plantillas populares y 2.709 workflows listos para usar Tu IA deja de adivinar y empieza a construir automatizaciones que funcionan de verdad Y aquí está la parte interesante para quien quiere montar un negocio Hay empresas y freelancers cobrando entre 500 y 5.000 euros por construir automatizaciones en n8n para clientes El problema hasta ahora era el tiempo: diseñar, configurar y depurar cada workflow a mano era lento y caro Con este MCP le describes a Claude el proceso que quieres automatizar y él construye el workflow completo, lo valida antes de desplegarlo y detecta los errores antes de que lleguen a producción Lo que antes tardabas días ahora son horas Los casos de uso concretos son los que tu cliente ya te está pidiendo: Automatizar la captación de leads desde formularios web hacia un CRM Enviar reportes semanales generados por IA a Slack o email de forma automática Conectar tiendas de ecommerce con sistemas de facturación y almacén Scraping de datos de competidores con resumen automático Notificaciones inteligentes basadas en condiciones de negocio Todo esto se construye en n8n y ahora Claude lo hace por ti El creador además tiene una versión hosted con tier gratuito de 100 llamadas al día en dashboard .n8n-mcp .com por si no quieres instalarte nada Licencia MIT. 165 releases publicados. El tío lleva meses actualizándolo de forma constante y tiene 22 contribuidores. Esto no es un experimento. Es infraestructura real para un negocio real. Enlace al repo 👇

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PA13L0

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ByteDance acaba de abrir el código del agente que controla tu ordenador completo. 100% local. Solo ve píxeles. Sin APIs externas. Sin que nada salga de tu máquina. Se llama UI-TARS Desktop. 36.4k estrellas. Apache-2.0. Lo que hace que sea diferente a Computer Use de Anthropic o Operator de OpenAI: No inspecciona el DOM. No usa APIs de accesibilidad. No necesita que el software esté preparado para ser automatizado. Hace capturas de pantalla. Entiende lo que ve. Mueve el ratón y escribe. Exactamente como lo haría un humano. Le dices en lenguaje natural lo que quieres hacer y el modelo razona antes de actuar. Reserva el vuelo más barato de Madrid a Lisboa el 15 de julio. Extrae todos los datos de esta hoja de cálculo a CSV. Rellena este formulario con la información del cliente. Lo hace solo. En cualquier app. Sin que esa app tenga ninguna API. ✅ Supera a Claude 3.7 y GPT-4o en benchmarks de control de GUI ✅ Modelo de 7B parámetros que corre en local - sin suscripción, sin servidor ✅ Compatible con Windows, macOS y Linux ✅ CLI + interfaz web incluidas en el mismo paquete ✅ Núcleo construido sobre MCP - conecta herramientas del mundo real sin pegamento extra ✅ Alterna entre segmentación visual y análisis de DOM según la tarea ✅ 38 releases. 1.109 commits. 3.7k forks. La parte que más me ha flipado: No tiene lector de pantalla. No tiene ganchos de accesibilidad. Ve lo que tú ves. Nada más. Y aun así supera a los modelos de las dos empresas de IA más avanzadas del mundo en automatizar interfaces. el enlace 👇

ByteDance acaba de abrir el código del agente que controla tu ordenador completo. 100% local. Solo ve píxeles. Sin APIs externas. Sin que nada salga de tu máquina. Se llama UI-TARS Desktop. 36.4k estrellas. Apache-2.0. Lo que hace que sea diferente a Computer Use de Anthropic o Operator de OpenAI: No inspecciona el DOM. No usa APIs de accesibilidad. No necesita que el software esté preparado para ser automatizado. Hace capturas de pantalla. Entiende lo que ve. Mueve el ratón y escribe. Exactamente como lo haría un humano. Le dices en lenguaje natural lo que quieres hacer y el modelo razona antes de actuar. Reserva el vuelo más barato de Madrid a Lisboa el 15 de julio. Extrae todos los datos de esta hoja de cálculo a CSV. Rellena este formulario con la información del cliente. Lo hace solo. En cualquier app. Sin que esa app tenga ninguna API. ✅ Supera a Claude 3.7 y GPT-4o en benchmarks de control de GUI ✅ Modelo de 7B parámetros que corre en local - sin suscripción, sin servidor ✅ Compatible con Windows, macOS y Linux ✅ CLI + interfaz web incluidas en el mismo paquete ✅ Núcleo construido sobre MCP - conecta herramientas del mundo real sin pegamento extra ✅ Alterna entre segmentación visual y análisis de DOM según la tarea ✅ 38 releases. 1.109 commits. 3.7k forks. La parte que más me ha flipado: No tiene lector de pantalla. No tiene ganchos de accesibilidad. Ve lo que tú ves. Nada más. Y aun así supera a los modelos de las dos empresas de IA más avanzadas del mundo en automatizar interfaces. el enlace 👇

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Si usas mucho IA para programar y quieres que no solo escriba código, sino que suba tus proyectos a producción, cree pull requests, controle el navegador, gestione tu base de datos y exponga tu localhost a internet… Entonces necesitas conocer estas CLIs para tu IA👇 🔹 GitHub CLI (gh) → Crea repos, pull requests e issues sin abrir el navegador. Terminas tu feature y en segundos tu PR está creado y listo para revisión. Combínalo con un agente de IA y tu flujo es imparable. 🔹 Supabase CLI → Levanta Supabase en local con Docker y en remoto, crea migraciones de base de datos, puede actualizar configuraciones, llenar datos de ejemplos, configurar tu RLS, subir los serverless functions, y mas 🔹 Playwright CLI → Tests end-to-end sin escribir casi nada. Tiene un modo que abre un navegador, graba todo lo que haces y genera el test por ti. Ideal para que tu agente de IA también verifique que la app funciona antes del deploy o simplemente compruebe el mismo su modificación. 🔹 AWS CLI → Sube archivos a S3, gestiona Lambdas, sincroniza tu build con un bucket. Deploy de un frontend estático en un solo comando, reconfigurar tus container, configura tu load balancer y basicamente crea toda tu arquitectura en producción 🔹 Railway CLI → Deploy moderno desde la terminal. Puedes correr migraciones en producción, ver logs en tiempo real y gestionar variables de entorno. Sin abrir dashboards, sin perder tiempo. 🔹 cloudflared / ngrok → Exponen tu localhost a internet con una URL pública. Perfectos para probar webhooks de Stripe, MercadoPago o mostrar una demo a un cliente sin hacer deploy. La clave no es aprenderlas todas de golpe. Empieza con GitHub CLI, agrega Railway cuando hagas tu primer deploy, y ten siempre a mano un tunnel para webhooks. Cuando dominas estas herramientas + IA, tu productividad cambia completamente. Video completo con ejemplos →

Si usas mucho IA para programar y quieres que no solo escriba código, sino que suba tus proyectos a producción, cree pull requests, controle el navegador, gestione tu base de datos y exponga tu localhost a internet… Entonces necesitas conocer estas CLIs para tu IA👇 🔹 GitHub CLI (gh) → Crea repos, pull requests e issues sin abrir el navegador. Terminas tu feature y en segundos tu PR está creado y listo para revisión. Combínalo con un agente de IA y tu flujo es imparable. 🔹 Supabase CLI → Levanta Supabase en local con Docker y en remoto, crea migraciones de base de datos, puede actualizar configuraciones, llenar datos de ejemplos, configurar tu RLS, subir los serverless functions, y mas 🔹 Playwright CLI → Tests end-to-end sin escribir casi nada. Tiene un modo que abre un navegador, graba todo lo que haces y genera el test por ti. Ideal para que tu agente de IA también verifique que la app funciona antes del deploy o simplemente compruebe el mismo su modificación. 🔹 AWS CLI → Sube archivos a S3, gestiona Lambdas, sincroniza tu build con un bucket. Deploy de un frontend estático en un solo comando, reconfigurar tus container, configura tu load balancer y basicamente crea toda tu arquitectura en producción 🔹 Railway CLI → Deploy moderno desde la terminal. Puedes correr migraciones en producción, ver logs en tiempo real y gestionar variables de entorno. Sin abrir dashboards, sin perder tiempo. 🔹 cloudflared / ngrok → Exponen tu localhost a internet con una URL pública. Perfectos para probar webhooks de Stripe, MercadoPago o mostrar una demo a un cliente sin hacer deploy. La clave no es aprenderlas todas de golpe. Empieza con GitHub CLI, agrega Railway cuando hagas tu primer deploy, y ten siempre a mano un tunnel para webhooks. Cuando dominas estas herramientas + IA, tu productividad cambia completamente. Video completo con ejemplos →

Fazt

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